大跨钢管混凝土拱桥的静动力试验及结构识别研究

发布时间：2017-09-01 09:28

  本文关键词：大跨钢管混凝土拱桥的静动力试验及结构识别研究

  更多相关文章： 工作模态分析 认知误差 人工智能算法 模型校验 多模型识别

【摘要】：模型修正与参数识别隶属于结构识别范畴,依据试验数据完成复杂结构有限元模型的参数识别,对其工作状况评估与健康监测具有重要意义。大跨度拱桥结构的复杂性导致其真实结构中存在较多的认知不确定性,因而有限元模型中普遍存在不确定性参数。本文通过两种方法运用试验数据完成了结构中的不确定性参数的识别研究。第一种方法是基于传统的灵敏度分析筛选重要不确定性参数,通过目标函数最优化方法完成模型校验。第二种方法是基于误差的概率分析,通过一组随机抽样形成的模型群对真实结构进行模拟,以一组模型的后验概率依据参数估计的方法完成结构识别。主要研究内容概述如下:(1)总结了一座大跨度拱桥现场静动力试验结果,根据线型观测结果明确了设计资料对于结构识别的可靠性。通过精确的现场勘测指导结构的精细建模,消除了有限元模拟的几何误差。提取了现场试验数据,为后续识别过程提供支持。(2)对拱桥的桥面与钢拱在竖向与横向两个方向上分别进行了工作模态分析,对比了不同分析方法以及数据前处理方法对于模态参数识别结果的影响。在复模态指示函数方法的识别中,分别使用不同子结构测试中的参考点数据识别了模态参数,发现形成整体的结构的频响函数时,使用不同的自谱输入可能会导致虚假模态的识别。此外,本文通过不同构件的模态分析结果验证了大跨度拱桥不同构件振动时的空间模态耦合现象。(3)通过目标函数最优化方法识别了有限元模型中的明显不确定性参数。为了避免传统优化方法在复杂问题求解中陷入局部最优的弊端,提出了参数识别的遗传算法。在验证数值仿真模型适用性的基础上将其应用于来华大桥的结构识别。为解决遗传算法在目标函数求解过程中局部搜索能力较差的弊端,进行了模拟退火算法的研究以及改进的遗传退火算法识别研究。(4)基于误差理论的基础上,进行贝叶斯理论的多模型识别方法研究,结构的参数识别主要由随机模型群中少数后验概率较高的识别模型决定。根据识别结果不仅可以确定参数的贝叶斯估计,也能明确各不确定性参数的分布情况。
【关键词】：工作模态分析 认知误差 人工智能算法 模型校验 多模型识别
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U446
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 研究背景与意义11
• 1.2 结构识别11-21
• 1.2.1 模型修正及其发展13-17
• 1.2.2 人工智能方法17-19
• 1.2.3 基于多模型的结构识别19-21
• 1.3 本文主要研究内容21-23
• 第2章 大跨钢管混凝土拱桥现场静动力试验23-31
• 2.1 引言23
• 2.2 试验对象23-25
• 2.3 试验测试内容及方案25
• 2.4 桥梁静载试验25-29
• 2.4.1 加载方式25-26
• 2.4.2 工况设置26-27
• 2.4.3 桥面板挠曲位移测量27-28
• 2.4.4 钢拱挠曲位移测量28-29
• 2.5 全桥模态测试29-30
• 2.5.1 环境振动测试29
• 2.5.2 测点与工况布设29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第3章 大跨钢管混凝土拱桥工作模态分析31-48
• 3.1 引言31
• 3.2 模态参数识别理论31-33
• 3.2.1 系统动力学方程以及模态叠加原理31-32
• 3.2.2 相关函数分析32-33
• 3.2.3 随机减量技术33
• 3.3 随机子空间识别方法33-35
• 3.4 复模态指示函数方法35-36
• 3.5 工作模态分析36-45
• 3.5.1 数据前处理过程36-40
• 3.5.2 CMIF方法数据后处理过程40-41
• 3.5.3 模态参数识别41-45
• 3.6 模态振型与模态耦合现象45-47
• 3.6.1 模态振型结果45-46
• 3.6.2 模态耦合46-47
• 3.7 本章小结47-48
• 第4章 基于遗传退火混合算法的单模型桥梁结构识别48-63
• 4.1 引言48
• 4.2 有限元建模方法48-53
• 4.2.1 拱肋模拟49-50
• 4.2.2 灵敏度分析50-52
• 4.2.3 程序应用交互访问技术52-53
• 4.3 基于遗传算法的模型修正53-56
• 4.3.1 遗传算法53
• 4.3.2 计算模型验证53-54
• 4.3.3 损伤模型54
• 4.3.4 参数识别结果54-56
• 4.4 来华大桥模型修正与参数识别56-60
• 4.4.1 模拟退火算法56-57
• 4.4.2 遗传退火算法57-58
• 4.4.3 参数修正结果58-60
• 4.5 结果校验60-62
• 4.6 本章小结62-63
• 第5章 基于贝叶斯统计理论的多模型桥梁结构识别63-78
• 5.1 多模型结构识别63-64
• 5.2 误差补偿理论64-65
• 5.3 贝叶斯统计推断理论65-67
• 5.3.1 贝叶斯公式65-66
• 5.3.2 基于贝叶斯方法的多模型结构识别66-67
• 5.4 多模型方法的数值仿真模拟67-73
• 5.4.1 关键参数先验分布选取67
• 5.4.2 蒙特卡罗随机抽样过程67-68
• 5.4.3 模型识别68-70
• 5.4.4 参数估计70-73
• 5.5 来华大桥多模型识别73-77
• 5.5.1 关键参数先验分布选取73
• 5.5.2 蒙特卡罗随机抽样过程73
• 5.5.3 模型识别73-75
• 5.5.4 参数估计75-77
• 5.6 本章小结77-78
• 第6章 总结与展望78-80
• 参考文献80-87
• 致谢87-88
• 附录A（攻读学位期间所发表的学术论文目录）88

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本文编号：771273